Искусственный интеллект исследует древние рукописи

Канадские ученые из университета Альберты применили искусственный интеллект для расшифровки таинственной рукописи Войнича, написанный, предположительно, в первой половине XV века неизвестным автором на неизвестном языке с использованием неизвестного алфавита. Рукопись интенсивно изучалась любителями криптографии и профессионалами криптоанализа, но по сей день не удалось расшифровать даже её часть. 

Эта древняя загадка добралась до сообщества искусственного интеллекта, где профессор вычислительных наук Greg Kondrak со своим аспирантом Bradley Hauer решили сделать первый шаг в расшифровке и определить язык происхождения рукописи.

Ученые использовали образцы «Всеобщей декларации прав человека» на 400 разных языках для обучения системы. Сначала они предположили, что рукопись Войнича написана на арабском языке. После выполнения своих алгоритмов выяснилось, что наиболее вероятным языком был иврит. Более 80 процентов слов были на иврите. Итак, рукопись начинается слов:

 «Она дала советы священнику, человеку из дома, мне и людям…»

Это удивительно, искусственный интеллект просто сказал: «Это иврит». 
Теперь, надеюсь, расшифровка рукописи уже не растянется на следующие пятьсот лет.

Зубная щетка с искусственным интеллектом

Компанией Colgate совместно с корпорацией Apple представила зубную щетку с искусственным интеллектом. Модель получила название Colgate Connect E1. В процессе чистки зубов щетка по датчикам отслеживает своё перемещение, создает карту рта и контролирует хорошо ли почищены зубы. Данные о чистках накапливаются и с помощью бесшовного сопряжения по Bluetooth автоматически синхронизируется с приложением Colgate Connect App на iPhone или iPad. Алгоритм обучения обрабатывает собранные данные и составляет индивидуальные рекомендации по эффективному уходу за полостью рта.

В приложении есть несколько полезных инструментов, такие как Coach, Check Up и Dashboard. Coach направляет вас во время чистки и помогает правильно почистить зубы. Check Up предоставляет персонализированную карту рта и показывает, где вы почистили, а где вы пропустили. Приложение также включает в себя две бесплатные игры, которые помогут вам и вашим детям развлечься, превратив щетку в игровой контроллер. Предусмотрен семейный режим, который позволит проследить, почистил ли ваш ребенок зубы.

Интеллектуальный помощник молочного фермера

Компания Connecterra представила систему искусственного интеллекта Ida, которая помогает фермерам получать информацию о здоровье коров и повышает эффективность хозяйства за счет раннего прогнозирования проблем. Система разработана на библиотеке машинного обучения с открытым кодом TensorFlow от Google. Ida изучает образцы движения коровы с переносимого датчика и использует полученные данные для обучения модели. Система может распознавать действия коровы и следит за питанием, ходьбой, отдыхом и сном. Возможности системы не ограничиваются простым отслеживание информации. Полученная информация о поведении анализируется и формируются конкретные предложения для улучшения качества жизни для каждой коровы. Обучаемая модель может спрогнозировать и выявить на ранних стадиях хромоту или расстройства пищеварения, и дает рекомендации фермерам о том, как сохранить здоровье своих коров и повысить эффективность их ферм. На фермах, которая используют Ida фиксируется увеличение производства молочных продуктов на 30%.

По прогнозам ученых к 2050 году в мире будет 9 миллиардов человек. Чтобы прокормить такое количество людей нужно увеличить производство продовольствия для их кормления на 60%. Поэтому надеюсь, что подобные системы искусственного интеллекта обеспечат нас нужным количеством продуктов, а помощь молочному фермеру – это всего лишь один пример того, как искусственный интеллект можно использовать для решения важных вопросов, подобных этому.

Фэшн-дизайнер с искусственным интеллектом

Компания Tommy Hilfiger, IBM и студенты FIT (Fashion Institute of Technology) объединяются для создания новых коллекций с помощью искусственного интеллекта. Проект будет называться «Reimagine Retail» и основывается на нейронной сети, способной генерировать креативный дизайн одежды: принты, стили и фасоны. Основная цель проекта оснастить современное поколение лидеров компании новыми навыками и вдохновить их на проекты с помощью ИИ.

Уверен, что ИИ сможет уловить предстоящие тенденции быстрее, чем отраслевые инсайдеры.

Надо отметить, что компания Tommy Hilfiger технологически продвинутая и уже использовала нейронные сети. Ранее они развернули чатботы с поддержкой искусственного интеллекта, чтобы быть на связи со своими клиентами круглосуточно и без выходных, чтобы удовлетворить их потребности в любом месте в любое время.

Искусственный интеллект читает мысли

Ученые из Японии научили искусственный интеллект читать мысли человека. Созданная учеными нейронная сеть способна визуализировать мысли в картинки. На обучение системы ушло около 3 месяцев. Обучение проводилось на добровольцах, которым показывали изображения и регистрировали их мозговые импульсы, а спустя некоторое время участникам необходимо было вспомнить увиденное ранее изображение. После обучения искусственный интеллект успешно визуализировал простые образы по мозговым импульсам человека, например, если человек посмотрел на букву алфавита, а потом воспроизведет её образ в голове, то система считает импульсы мозга и визуализирует увиденное изображение на мониторе. Для визуализации сложных образом искусственный интеллект ещё не готов и требует дальнейшего обучения и усовершенствования. На видеоролике YouTube показаны исходные изображения и образы сформированные нейронной сетью по импульсам мозга человека.

Реставратор цифрового изображения из Сколково

Ученые из «Сколково» представили совместную разработку для восстановления поврежденных изображений - Deep Image Prior. Нейронная сеть имеет свёрточную архитектуру и использует алгоритмы расчета вероятного повторения содержимого соседних областей. Главным отличием Deep Image Prior от конкурентов является обучение нейронной сети не на наборе рисунков, а на обрабатываемом изображении. Полезные данные получаются из исходного изображения и случайных данных, которые в процессе восстановления корректируются в соответствии с попиксельной статистикой поврежденной картинки.
Модель сети создана на базе библиотеки Torch.

Искусственный интеллект против террористов

В течение 2018 года Пентагон будет более эффективно внедрять искусственный интеллект для борьбы с террористами в Сирии. Цель состоит в том, чтобы объединить огромный объем данных, полученный от многочисленных беспилотников и платформу полевого искусственного интеллекта. Это позволит повысить скорость мониторинга оперативной информации. В настоящее время тысячи аналитиков работают 24 часа в сутки чтобы изучить собранные данные и только 5% собранной информации могут оказаться полезной. Если аналитик видит что-то, он вручную вводит данные в электронную таблицу. Пентагона считает не эффективным такое использование времени аналитиков.

Первоначально платформа полевого искусственного интеллекта будет предоставлять алгоритмы компьютерного зрения для обнаружения объектов, их классификацию и средства предупреждения в случае возникновения угрозы. В дальнейшем будут внедряться более продвинутые технологии автоматизации, на основе компьютерного видения, машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения.

Не исключено, что эта нейронная сеть будет использоваться не только против террористов, но и против конкурентов.

Умный чемодан для путешествий

Компания 90Fun выпускает смарт-чемодан, способный самостоятельно перевозить багаж и автоматически следовать за вами. 50 сантиметровый чемодан оснащен двумя колесами и системой самобалансировки, которая поддерживает сумку в горизонтальном положении, по аналогии c гироскутером. Присутствует ручка для транспортировки. Умный чемодан 90 Fun Puppy 1, как щенок, запоминает владельца и постоянно следует за ним по вокзалу или аэропорту. Аппаратом также можно управлять дистанционно, с помощью пульта.

Надо отметить, это не первый чемодан, который имеет перевозить багаж в автономном режиме. До этого были:

• умный чемодан Travelmate со встроенным чипом GPS для поиска багажа и зарядкой для телефона:

Умный чемодан Travelmate

• умный чемодан Bluesmart One - успешный проект на Kickstarter с блокировкой замков:

Умный чемодан Bluesmart One

• умный чемодан Cowarobot R1 имеет встроенные датчики, которые помогают избежать падения и столкновения:

Умный чемодан Cowarobot R1 

• умный чeмoдaн-cигвeй Olive Robot:

 

Умный чeмoдaн-cигвeй Olive Robot

• глупый чемодан MODOBAG 😀:

Глупый чемодан MODOBAG 

Датчик дождя с искусственным интеллектом

Компания Tesla начала тестировать на своих автомобилях датчик дождя с искусственным интеллектом. Для обнаружения капель на лобовом стекле используется камера и нейронная сеть, способная распознать капли. Такое применение искусственного интеллекта устраняет необходимость использования специальных датчиков дождя или солнца. На видеоролике YouTube показаны стеклоочистители, быстро очищающие стекло после того, как лобовое стекло покрыто водой из распылительной бутылки.

Фотоэксперт от Google

Эстетическая оценка качества изображения была давней проблемой в обработке изображений и компьютерном видении, т.к. оценивались только технические характеристики, например, шумы, размытие и другие артефакты, но не учитывались характеристики, связанные с эмоциями и красотой фотографии.
Компания Google обучила свою нейронную сеть Neural Image Assessment (NIMA), так что бы она была способна предсказать, какие образы для человека будут выглядеть хорошо с технической и привлекательными с эстетической точки зрения. Обучение проводилось на наборах фотографий, взятых с различных конкурсов, которые дают представление об общем качестве изображений в различных сферах. Такой подход позволил использовать статистическую модель анализа вместо идеальных целевых снимков. В итоге, нейронная сеть способна выставить заданному изображению оценку, которая будет соответствовать средним оценкам, поставленными людьми. Сеть оценивает изображение по шкале от 1 до 10. Ниже приведены некоторые тестовые фотографии эстетического визуального анализа.

Нейронная сеть может быть востребована:
- в приложениях для работы с изображениями, для быстрого поиска лучших снимков среди большого количества фотографий;
- в фотокамерах с обратной связью, для улучшения визуализации и получения оценки качества будущих фотографий в реальном времени.